爬虫抓取网页数据(保持练习BeautifulSoup如何构建网络爬虫(一)_)

　　爬虫抓取网页数据(保持练习BeautifulSoup如何构建网络爬虫(一)_)

　　元素，而不仅仅是标题元素。使用.parent 的每个Beautiful Soup 对象附带的属性，可以直观地浏览DOM 结构并处理所需的元素。您还可以以类似的方式访问子元素和同级元素。阅读更多信息。从 HTML 元素中提取属性 此时，您的 Python 脚本已经抓取了站点并过滤了其 HTML 以找到相关的职位发布。做得好！但是，申请工作的链接仍然缺失。查看页面时，您会在每张卡片的底部找到两个链接。如果您以与其他元素相同的方式处理链接元素，您将无法获得您感兴趣的 URL：

　　for job_element in python_job_elements:

# -- snip --

links = job_element.find_all("a")

for link in links:

print(link.text.strip())

　　如果您运行此代码片段，那么您将获得链接文本“学习和应用”不是关联的 URL。这是因为 .text 属性只留下 HTML 元素的可见内容。它删除所有 HTML 标签，包括收录 URL 的 HTML 属性，只留下链接文本。要改为获取 URL，您需要提取 HTML 属性之一的值而不是丢弃它。link 元素的 URL 与 href 属性相关联。您要查找的特定 URL 是单个职位发布的 HTML 底部 href 的第二个标记的属性值：

Learn

Apply

　　Beautiful Soup 网络爬虫示例：首先获取工作卡中的所有元素。然后，href 使用方括号表示法来提取它们的属性值：

　　for job_element in python_job_elements:

# -- snip --

links = job_element.find_all("a")

for link in links:

link_url = link["href"]

print(f"Apply here: {link_url}\n")

　　在此代码片段中，您首先从每个过滤的职位发布中获取所有链接。然后提取收录 URL 的 href 属性，使用 ["href"] 并将其打印到您的控制台。在下面的练习块中，您可以找到优化您收到的链接结果的挑战的描述： 练习：优化您的结果 显示隐藏 单击解决方案块以阅读此练习的可能解决方案： 解决方案：优化您的 您也可以使用相同的方括号表示法来显示或隐藏结果。继续练习 Beautiful Soup 如何构建网络爬虫？如果您已经编写了本教程旁边的代码，那么您可以按原样运行脚本，您将在终端中看到一条错误的作业消息弹出。您的下一步是与现实生活中的工作委员会打交道！为了继续练习你的新技能，请使用以下任一或所有站点重新访问网络抓取过程：链接的 网站 将其搜索结果作为静态 HTML 响应返回，类似于 Fake Python 工作板。因此，您可以使用 requestsBeautiful Soup 将它们刮掉。使用这些其他站点之一从顶部重新开始阅读本教程。你会看到每个网站的结构都不一样，需要用稍微不同的方式重构代码，才能得到需要的数据。迎接这一挑战是练习刚刚学到的概念的好方法。虽然它可能会让你出很多汗，但你的编码技能会因此变得更强！在第二次尝试中，您还可以探索美汤的其他功能。将其搜索结果作为静态 HTML 响应返回，类似于 Fake Python 工作板。因此，您可以使用 requestsBeautiful Soup 将它们刮掉。使用这些其他站点之一从顶部重新开始阅读本教程。你会看到每个网站的结构都不一样，需要用稍微不同的方式重构代码，才能得到需要的数据。迎接这一挑战是练习刚刚学到的概念的好方法。虽然它可能会让你出很多汗，但你的编码技能会因此变得更强！在第二次尝试中，您还可以探索美汤的其他功能。将其搜索结果作为静态 HTML 响应返回，类似于 Fake Python 工作板。因此，您可以使用 requestsBeautiful Soup 将它们刮掉。使用这些其他站点之一从顶部重新开始阅读本教程。你会看到每个网站的结构都不一样，需要用稍微不同的方式重构代码，才能得到需要的数据。迎接这一挑战是练习刚刚学到的概念的好方法。虽然它可能会让你出很多汗，但你的编码技能会因此变得更强！在第二次尝试中，您还可以探索美汤的其他功能。使用这些其他站点之一从顶部重新开始阅读本教程。你会看到每个网站的结构都不一样，需要用稍微不同的方式重构代码，才能得到需要的数据。迎接这一挑战是练习刚刚学到的概念的好方法。虽然它可能会让你出很多汗，但你的编码技能会因此变得更强！在第二次尝试中，您还可以探索美汤的其他功能。使用这些其他站点之一从顶部重新开始阅读本教程。你会看到每个网站的结构都不一样，需要用稍微不同的方式重构代码，才能得到需要的数据。迎接这一挑战是练习刚刚学到的概念的好方法。虽然它可能会让你出很多汗，但你的编码技能会因此变得更强！在第二次尝试中，您还可以探索美汤的其他功能。

　　使用文档作为您的指南和灵感。额外的练习将帮助您更熟练地使用 Python、requests.. 和 Beautiful Soup 进行网络爬虫。为了结束你的网络爬虫之旅，你可以对代码进行最后的转换，并创建一个命令行界面（CLI）应用程序，该应用程序可以爬取一个工作板，并将每次执行时可以输入的密钥传递给 Word 过滤结果。您的 CLI 工具允许您在特定位置搜索特定类型的工作或工作。如果您有兴趣学习如何使脚本适应命令行界面，请参阅如何使用 argparse 在 Python 中构建命令行界面。如何构建网络爬虫？结论 requests 库为您提供了一种用户友好的方式来使用 Python 从 Internet 获取静态 HTML。然后，您可以使用另一个名为 Beautiful Soup 的包来解析 HTML。这两个软件包都是您进行网络抓取冒险的可信赖且有用的伴侣。你会发现 Beautiful Soup 可以满足你大部分的解析需求，包括 sum。Python Beautiful Soup 构建网络爬虫？在本教程中，您学习了如何使用 Pythonrequests 和 Beautiful Soup 从 Web 抓取数据。您构建了一个脚本来获取互联网上的招聘信息，并完成了从头到尾的整个网络爬虫过程。您学到了方法：考虑到这个广泛的管道和工具包中的两个强大的库，您可以出去看看其他 网站 可以获取什么。玩得开心，并始终记住以尊重和负责任的方式使用您的编程技能。这两个软件包都是您进行网络抓取冒险的可信赖且有用的伴侣。你会发现 Beautiful Soup 可以满足你大部分的解析需求，包括 sum。Python Beautiful Soup 构建网络爬虫？在本教程中，您学习了如何使用 Pythonrequests 和 Beautiful Soup 从 Web 抓取数据。您构建了一个脚本来获取互联网上的招聘信息，并完成了从头到尾的整个网络爬虫过程。您学到了方法：考虑到这个广泛的管道和工具包中的两个强大的库，您可以出去看看其他 网站 可以获取什么。玩得开心，并始终记住以尊重和负责任的方式使用您的编程技能。这两个软件包都是您进行网络抓取冒险的可信赖且有用的伴侣。你会发现 Beautiful Soup 可以满足你大部分的解析需求，包括 sum。Python Beautiful Soup 构建网络爬虫？在本教程中，您学习了如何使用 Pythonrequests 和 Beautiful Soup 从 Web 抓取数据。您构建了一个脚本来获取互联网上的招聘信息，并完成了从头到尾的整个网络爬虫过程。您学到了方法：考虑到这个广泛的管道和工具包中的两个强大的库，您可以出去看看其他 网站 可以获取什么。玩得开心，并始终记住以尊重和负责任的方式使用您的编程技能。Python Beautiful Soup 构建网络爬虫？在本教程中，您学习了如何使用 Pythonrequests 和 Beautiful Soup 从 Web 抓取数据。您构建了一个脚本来获取互联网上的招聘信息，并完成了从头到尾的整个网络爬虫过程。您学到了方法：考虑到这个广泛的管道和工具包中的两个强大的库，您可以出去看看其他 网站 可以获取什么。玩得开心，并始终记住以尊重和负责任的方式使用您的编程技能。Python Beautiful Soup 构建网络爬虫？在本教程中，您学习了如何使用 Pythonrequests 和 Beautiful Soup 从 Web 抓取数据。您构建了一个脚本来获取互联网上的招聘信息，并完成了从头到尾的整个网络爬虫过程。您学到了方法：考虑到这个广泛的管道和工具包中的两个强大的库，您可以出去看看其他 网站 可以获取什么。玩得开心，并始终记住以尊重和负责任的方式使用您的编程技能。考虑到这个广泛的管道和工具包中的两个强大的库，你可以出去看看其他 网站 能抓住什么。玩得开心，并始终记住以尊重和负责任的方式使用您的编程技能。考虑到这个广泛的管道和工具包中的两个强大的库，你可以出去看看其他 网站 能抓住什么。玩得开心，并始终记住以尊重和负责任的方式使用您的编程技能。